Mai este BERT relevant acum, când LLM-uri precum GPT-4 sunt peste tot? Confuz despre ce contează cu adevărat

Permite-mi să clarific peisajul tehnic.

Arborele genealogic al modelelor:

Transformer (2017)
├── BERT-style (encodere - înțeleg textul)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Și altele
└── GPT-style (decodere - generează text)
    ├── Seria GPT (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Și altele

BERT este încă relevant, dar:

1. Acum face parte dintr-un stack mai mare
2. Google folosește MUM pentru înțelegere mai complexă
3. Modelul specific contează mai puțin decât pentru ce optimizezi

Ce contează cu adevărat:

Concluzia practică:

„Optimizarea pentru BERT” a însemnat mereu să scrii conținut natural, bogat în context. Asta nu s-a schimbat. Numele modelelor nu contează pentru strategia ta de optimizare.

Perspectivă SEO asupra evoluției BERT.

Era BERT (2019-2021):

• Accent pe limbaj natural
• Înțelegerea intenției utilizatorului
• Context peste cuvinte-cheie
• Potrivirea interogărilor long-tail

Era MUM/AI (2021-prezent):

• Tot ce făcea BERT, plus…
• Înțelegere multimodală
• Raționament în pași multipli
• Răspunsuri generate de AI

Ce s-a schimbat în practică:

Sincer? Nu prea mult pentru strategia de conținut.

Sfaturile au fost mereu:

1. Înțelege ce vrea utilizatorul
2. Răspunde direct la întrebări
3. Scrie natural
4. Acoperă subiectele complet

A funcționat pentru BERT. Funcționează pentru MUM. Funcționează pentru GPT.

Ce ESTE nou:

Stratul de citare/extragere. Modelele de tip GPT trebuie să extragă și să citeze conținutul tău, nu doar să-l potrivească cu interogări.

Asta cere:

• Formatare mai structurată
• Blocuri de răspuns mai clare
• Semnale de expertiză mai explicite

Dar fundamentul limbajului natural rămâne la fel.

Perspectivă de strategie de conținut.

Cum le explic eu clienților:

„BERT era despre cum Google înțelege ce vrei să spui. GPT e despre cum AI folosește ce ai scris.”

Diferența practică:

Pentru căutare tradițională (înțelegere BERT/MUM):

• Potrivește conținutul cu intenția interogării
• Folosește limbaj natural
• Acoperă subtemele relevante
• Construiește autoritate pe subiect

Pentru răspunsuri AI (extragere GPT):

• Oferă blocuri de răspuns extrase
• Structurează pentru citare ușoară
• Include date/fapte specifice
• Fă expertiza clară

Suprapunerea:

Ambele recompensează:

• Conținut de calitate
• Limbaj natural
• Acoperire cuprinzătoare
• Structură clară

Recomandarea mea:

Nu gândi în termeni de „optimizare pentru BERT vs GPT”. Gândește-te: „Cum creez conținut pe care modelele lingvistice îl pot înțelege (BERT) ȘI extrage/cita (GPT)?”

Răspunsul e același: conținut clar, natural, bine structurat, de expert.

Perspectivă de cercetare despre evoluție.

Unde se află BERT acum:

BERT a fost fundamental – a arătat industriei că înțelegerea bidirecțională a contextului funcționează. Google nu a „înlocuit” BERT; l-a evoluat.

Evoluția:

1. BERT – Înțelegerea mai bună a interogărilor
2. T5 – Înțelegere + generare
3. MUM – Înțelegere multimodală, multilingvă
4. PaLM/Gemini – Raționament + generare la scară mare

Pentru Google Search în mod specific:

Google folosește mai multe modele în stack-ul de ranking:

• Modele de tip BERT pentru înțelegerea interogărilor
• MUM pentru gestionarea interogărilor complexe
• Diverse modele pentru ranking-ul fragmentelor
• Acum stratul AI Overviews peste toate

Ce înseamnă asta pentru tine:

Modelul specific nu contează pentru strategia ta. Contează că toate aceste modele:

1. Înțeleg limbajul natural mai bine decât potrivirea cuvintelor-cheie
2. Ia în calcul contextul și intenția
3. Preferă conținut clar, autoritar
4. Pot recunoaște semnalele de expertiză

Optimizează pentru aceste principii, nu pentru nume de modele specifice.

Perspectivă de redactare tehnică.

Ce am schimbat în scris din epoca BERT către era AI:

Accent în era BERT:

• Limbaj natural (nu umplut cu cuvinte-cheie)
• Răspuns la întrebare (nu ocoli subiectul)
• Context pentru termeni (definirea jargonului)
• Acoperirea subiectelor înrudite

Adăugat pentru epoca AI:

• Blocuri de rezumat la începutul secțiunilor
• Puncte cheie cu bullet-uri
• Casete de definiție pentru termeni
• Secțiuni FAQ care corespund interogărilor uzuale
• Date/numbre mai explicite

Ce a rămas la fel:

• Calitatea scrierii
• Demonstrarea expertizei
• Flux natural
• Acoperire cuprinzătoare

Fluxul meu practic:

1. Scriu natural și cuprinzător (pentru BERT/căutare tradițională)
2. Adaug structură și puncte de extracție (pentru GPT/citări AI)
3. Includ semnale de expertiză (pentru ambele)

Principiile BERT sunt fundația. Optimizarea pentru AI e stratul suplimentar.

Perspectivă practică de consultant.

Ce le spun clienților despre BERT:

„Nu te preocupa de BERT în mod specific. Concentrează-te pe aceste principii pe care toate sistemele moderne de căutare le împărtășesc…”

Principii atemporale:

1. Scrie întâi pentru oameni – Limbaj natural, nu robotic
2. Răspunde la întrebare – Răspunsuri directe, clare
3. Demonstrează expertiză – Arată că stăpânești subiectul
4. Fii cuprinzător – Acoperă subiectul pe deplin
5. Structurează logic – Titluri clare, flux organizat

Ce s-a schimbat pentru AI:

Accent suplimentar pe:

• Formate de răspuns extrase
• Fapte și date citate
• Identificare clară a entităților
• Schema markup

Pe scurt:

„Optimizarea pentru BERT” era un termen de marketing pentru „scrie natural și răspunde la întrebări”. Asta încă se aplică. Doar că acum adaugi și optimizare pentru extragerea AI.

Perspectivă din date despre schimbările legate de BERT.

Monitorizarea performanței conținutului în diferite ere:

Am urmărit 1.000 de piese de conținut între 2019-2025:

Era BERT (2019-2021):

• Conținut în limbaj natural: +35% la ranking-uri
• Conținut umplut cu cuvinte-cheie: -40% la ranking-uri

Era MUM/AI (2021-2025):

• Conținut natural + structurat: +45% vizibilitate
• Natural dar nestructurat: +15% vizibilitate
• Umplut cu cuvinte-cheie: -60% vizibilitate

Tiparul:

Scrierea în limbaj natural (principiul BERT) rămâne fundamentală. Dar structura pentru extragere AI aduce un plus.

Implicarea practică:

Nu abandona principiile BERT. Construiește pe ele cu structură prietenoasă AI.

Ce folosim noi:

Am I Cited pentru a urmări ce formate de conținut sunt cel mai des citate de AI. Ajută să identifici ce structură funcționează dincolo de simplul limbaj natural.

Mi-ați clarificat confuzia. Rezumat:

Mai este BERT relevant?

Da, dar ca fundație, nu ca țintă specifică de optimizare. Principiile reprezentate de BERT (limbaj natural, context, intenție) sunt încă cruciale.

Ce s-a schimbat:

• Acum lucrează împreună mai multe modele
• Extragerea AI e un strat nou
• Structura contează mai mult pentru citările AI

Ce fac eu:

1. Continui să fac: Limbaj natural, acoperire cuprinzătoare, potrivire a intenției
2. Adaug: Formate structurate pentru extragere AI, blocuri clare de răspuns, secțiuni FAQ

Modelul mental:

BERT = Fundație (înțelegere) GPT = Strat deasupra (extragere și citare)

Ambele recompensează aceleași calități de bază. AI doar adaugă cerințe de structură.

Mulțumesc tuturor – mult mai clar acum.